電動汽車制動能量回收技術研究

胡建國，龔春忠，張永，何浩

（浙江合眾新能源汽車有限公司試制試驗中心，浙江 嘉 興 314000）

前言

汽車行駛的過程中，根據行駛工況的不同，約有35%～80%的能量損失在制動過程中[1]。為了降低汽車行駛能量消耗率，將汽車的制動過程能量回收從新利用，能帶來明顯的經濟效益。可能量回收的懸架系統可以將汽車在顛簸路上的振動能量回收利用，但相比將汽車行駛動能回收，其經濟效益更小，且成本高[2]。在純電動汽車逐漸普及的情況下，分析研究制動能量回收的原理及影響因素，對進一步提高汽車制動能量回收利用率具有重大的意義。因此，本文研究制動能量回收系統。

汽車制動能量回收的方式有很多，根據回收儲能裝置的不同，可以分為超級電容、鋰離子動力電池、飛輪、機械發條等形式[3]。而當前技術成熟且能大規模應用的混合動力汽車后純電動汽車，儲能單元大多是鋰離子動力電池。因此，本文研究的是鋰離子動力電池為儲能單元的制動能量回收系統。

根據制動力分配形式不同，可分為疊加式（部分文獻稱為并聯式）與協調式（部分文獻稱為串聯式）能量回收系統[4]。協調式能量回收比疊加式硬件上增加一個制動踏板開度傳感器，在軟件上增加了一套制動分配力控制策略，成本更高，但能提高汽車制動能量的回收利用率。在未來的可能量回收制動系統中，協調式能量回收將成為主要的方向。因此，本文重點研究協調式能量回收系統。

本文研究鋰離子動力電池為儲能系統且采用協調式制動策略的純電動汽車。本文首先研究該類汽車的能量流，再研究制動策略的力矩分配及其受限因素，最后確定各因素與能量回收利用率的定量關系及其經驗公式。

1 汽車制動過程能量流分析

汽車制動過程與汽車驅動過程涉及的能源部件相同，都要流經從輪邊到儲能原件中。區別是，制動能量回收相比驅動過程更為復雜，涉及到制動力矩分配問題。這類似于混合動力汽車驅動力矩的分配。從制動工況上看，純電動汽車可看成是電能回收和機械制動器的混合動力汽車。如圖1所示是制動過程的能流方向及其涉及汽車部件的示意圖。

圖1 電動汽車制動能量回收能流示意

由圖1可知，汽車制動能量需要從車輪依次經過機械制動器、傳動軸、差速器、減速器、電機、電機控制器、動力蓄電池環節。其中，參與控制能量回收的單元是BMS、VCU、加速踏板和制動踏板。部分控制策略中，松掉加速踏板和制動踏板，汽車就可以處于能量回收狀態。如何研究各環節的參數與制動能量回收率的關系，是接下來的工作。

2 制動力矩分配策略

制動能量回收系統的優劣程度可以通過能量回收率量化。能量回收率與各環節的損耗有關。協調式制動能量回收系統可以看成是電能與機械能混合動力控制系統。需要分析各能流通道中的各環節的損耗。

2.1 協調式制動力分配策略原理說明

最理想的能量回收系統，是機械制動器完全不動作，能量100%通過該環節，且盡量減少在減速器、電機、電機控制器等環節的能量損失。但是，機械制動系統不能取消，主要有三個原因：

（1）當儲能系統處于滿電或接近滿電狀態時，不允許再存儲更多的能量，此時需要輪邊機械制動盤動作。量化此影響因素，需要已知電池的溫度-SOC-允許回充電流MAP。

（2）當制動力矩需求超過電機最大回饋力矩時，為了安全，機械制動器需要提供部分制動力矩。量化此影響因素，需要已知電機制動能量回收模式的最大力矩外特性曲線。

（3）當車輛車速較低時，不能與車輛蠕行策略沖突，此時需要機械制動器介入，且能量回收模式退出。量化此因素的影響，需要已知車輛的截止能量回收的最低車速。該車速必須大于車輛蠕行工況的最大車速。或者需要取消蠕行策略，最低車速可以逼近0，而在車輛止動時由機械制動器介入。

2.2 協調式制動力分配策略流程圖

由制動過程影響因素分析可知，整車控制器需要接收并解析加速踏板和制動踏板的信號，獲得駕駛員意圖控制力矩，再根據控制力矩及各因素影響情況，分配制動力。因為有協調制動力分配過程，因此被為協調式制動能量回收系統。其控制流程圖如圖2所示。

圖2 協調式制動力矩分配策略流程圖

2.3 協調式制動力分配策略相關參數提煉

我們希望更多的輪邊能量回到電池包，則在解析駕駛員制動意圖時，需要更多的制動力矩作用在電機回饋力矩上，盡量少地采用機械制動器。如2.1節所述，必須由機械制動器提供制動力的情況有三種，與電池允許回收電流特性、電機外特性、最低允許能量車速相關。

圖3 動力鋰離子電池允許能量回收電流MAP

圖4 電機允許最大能量回收力矩外特性

以某電動汽車為例，該純電動汽車動力鋰離子電池的允許能量回收特性如圖3所示，允許能量回收強度與電池的SOC、溫度MAP。電機最多允許制動力矩與電機轉速外特性如圖4所示。最低允許能量回收車速為7km/h。依據此數據，即可做仿真分析，量化其影響。

3 建模仿真

由圖1可知，參與能量回收的系統包括整車道路載荷、車輪、機械制動器、傳動軸、差速器及減速器、電機、電池。各環節的通過效率以機械制動器最為復雜，需要采用2.2節所示的控制流程。其余環節在仿真精度不高的情況下可等效為固定的效率。因此，本仿真模型重點研究機械制動器環節的效率。采用simulink建模如圖5所示。

圖5 機械制動系統simulink建模

4 仿真分析及經驗公式

依據圖5的仿真模型，將某典型車輛的數據導入模型中，仿真分析各因素的對機械制動器能量損耗的影響情況。并根據仿真模型修改影響因素數據，量化分析各因素的影響程度，將結果擬合成經驗公式，用于動力性經濟性前期開發的仿真分析中。

4.1 仿真實例

制動系統仿真以某款純電動汽車為例，已知該汽車的參數如下：整備質量1560kg，附加質量100kg，滾阻系數0.01N/kN，風阻系數0.32，迎風面積2.5m2，輪胎型號185/60 R18，車輪轉動慣量0.6kg·m2，傳動軸傳遞效率98%，傳動軸轉動慣量0.01 kg·m2，減速器效率97%，減速器輸入軸轉動慣量0.005 kg·m2，電機能量回收峰值扭矩250Nm，電機能量回收峰值功率85kW，電機最高轉速12000rpm，電機等效效率90%，電機外特性及電池特性如2.3節所述。選擇30個循環的NEDC工況，動力電池平均電壓為350V。

制動環節的仿真結果如圖6所示：

圖6 制動能量回收制動功率分配示例

該仿真模型中，通過制動器可回收功率占比為91.47%。其中，機械損耗在前兩個循環中作用更大，部分因為電機制動功率限制，另一部分因為最低車速限制。

4.2 制動器環節等效效率經驗公式

對于不同的工況，制動效率影響相差很大。勻速工況沒有能量回收效率的概念，而目前最常研究的是NEDC（New Europe Drive Cycle）工況，可能在未來推出中國工況或由用戶自定義的工況[5]，因此本文以NEDC工況為研究對象。并預估車輛續駛里程為324km，及30個NEDC工況循環。

在協調式制動能量回收系統中，對于NEDC工況，電機制動力可以滿足最大減速度要求，因此該項視為對機械制動器無影響。有些策略中，以車輛減速度大小為機械制動器動作的控制參數[6]，亦可滿足NEDC工況最大減速度需求。但如果是疊加式制動能量回收系統，則要額外單獨分析。

仿真得允許能量回收SOC上限-允許能量回收車速下限-機械制動器通過效率MAP如圖7所示。

圖7 機械制動器通過效率MAP

由圖7可知，該分布近似于第一象限內的拋物面。構造拋物面經驗公式，并采用最小二乘法獲得系數，則該經驗公式為：

式中，SOCmax為允許能量回收SOC上限，取值范圍為100%～90%，Vmin為允許能量回收車速下限，取值范圍為0～11km/h。

5 結論

當前較優協調式制動能量回收策略機械系統等效效率已經可以控制到95%，一般也能達到90%以上，但依然有一定的優化空間。經能流分析可知，將90%優化到95%，則整車能耗降低約2.5%。相比于提高電機效率、整車輕量化、風阻優化，這一部分的降能耗貢獻是微弱的。但改善電池回收特性、改善低車速能量回收控制策略，將對進一步降低能耗起到積極的作用。